摘要 — 同伴纠正是向语言学习者提供反馈的方式之一,尤其是在外语学习环境中,以形式为中心的活动辅助以意义为中心的教学,以加速学习过程。然而,同伴纠正的研究表明,这种做法的问题多于其优点。基于对大学阶段以过程为导向的 EFL 写作课程的观察,我们提出了基于策略的同伴帮助 (SPA) 作为传统同伴纠正 (TPC) 的替代方案。SPA 享有 TPC 的好处并解决了其中固有的大部分问题。SPA 促进合作并减轻教师纠正学生作业的任务。由于它基于寻求帮助的自然沟通策略,因此更加以学习者为中心,并可防止 TPC 遭受的社会、心理、组织和时间限制问题。因此,应放弃 TPC,转而采用 SPA。索引术语 — EFL 写作中的同伴协助,同伴批改的替代方案
摘要 — 同伴纠正是向语言学习者提供反馈的一种方式,尤其是在外语学习环境中,以形式为中心的活动来辅助以意义为中心的教学,以加速学习过程。然而,关于同伴纠正的研究表明,这种做法的问题多于其优点。基于对大学阶段以过程为导向的 EFL 写作课程的观察,我们提出了基于策略的同伴帮助 (SPA) 作为传统同伴纠正 (TPC) 的替代方案。SPA 享有 TPC 的好处并解决了其中固有的大部分问题。SPA 促进合作并减轻教师纠正学生作业的任务。由于它基于寻求帮助的自然沟通策略,因此更加以学习者为中心,并可防止 TPC 遭受的社会、心理、组织和时间限制问题。因此,应放弃 TPC 而采用 SPA。索引术语 — EFL 写作中的同伴帮助,同伴纠正的替代方案
摘要:本研究探讨了Chatgpt对外语学习者的英语说话自我效能水平的影响。研究遵循混合方法,涉及65名参与者,他们被随机分配给实验组和对照组。实验组使用Chatgpt进行交流活动,而对照组则在常规的EFL课堂上进行。数据收集程序包括对EFL说话的自效率量表的管理以及与实验组的访谈作为可选的参与。独立样本上的t检验在干预前两组的语言自我效能水平上显示出非统计学上的显着差异。然而,十个干预会议后的协方差(ANCOVA)分析表明,实验组学习者之间的自我效能感值得注意。访谈表明,与Chatgpt互动促进了学习者对他们的对话技能,管理压力水平的信心,并从学习经历中获得乐趣。结果表明,AI聊天机器人(例如Chatgpt)促进的互动为学习者提供了有利的学习环境,从而提高了对说话的信心。AnahtarSözcükler:
摘要 1993 年国际语言教育会议的论文包括:“语言发展教育方法”(M. A. K. Halliday);文本、谈话和探究:学校教育作为一种符号学徒制”(G. Wells);“中文正字法与阅读”(O.J. L. Tzeng);“语言学习中的任务中心评估”(G. Brindley);“任务作为教学分析的单位”(S. J.Hall);“在书面文本中使用功能方法”(D. Nunan);“循序渐进:语言任务的文化方法”(C. Barron);“以任务为中心的语言课程中的连贯性和连续性:全球教育作为基于任务的语言教学框架”(B. Sushell,B. Dyer);“从任务描述到任务执行:教师对语言学习任务的解读”(G. T. Sachs,S. Kong,A.Lo,T. Lee);“学生如何复习Proposirions”(P. Falvey、S. Sengupta);“从原文写作:原文材料是否有助于提高学生的表现?”(J.A. Lewkowicz);“阅读理解信号的效果”(I. K. B. Lee);“香港英语课堂词汇解释策略的多样性和有效性”(A. L. On-lai);“小学课程中的英语泛读”(V. Yu、E. Chu、S. Yuen-lan、R. Yeti);“探究最常用词以外的词汇,第二部分”(N. Bird);“英语教科书资源在香港的未来作用”(B. Adamson、J. C. K. Lee);“学校的词汇索引”(V. Pickard、K. Chan、J. Tibbetts); “什么使真实材料与众不同?教育电视英语语言材料的案例”(A. McNeill);“日本独立 EFL 学习者的资源”(S. N.
沟通问题不仅可能发生在外语学习者 (EFL) 身上,也可能发生在 EFL 教师身上。这些问题的发生是因为教师缺乏沟通能力。当教师在完成沟通时遇到困难,并且他们开始使用这种手势时,这意味着他们使用了沟通策略。本研究旨在找出英语教师在航空课程教学过程中使用的沟通策略 (CS) 类型,并描述英语教师主要使用的 CS。通过实施 Celce-Murcia 的分类法,将数据分为五种策略和十一种子策略。本研究采用定性研究方法,数据是通过对中爪哇航空课程的教师进行观察和录像收集的。结果表明,英语教师使用了五种策略,包括教学过程中出现的十一种子类型策略。根据结果,Filler (32,8%) 是教师使用最多的策略。同时,使用最少的策略是检索(0.9%)和澄清请求(0.9%)。因此,通过进行这项研究,希望教师能够使用最佳策略来解决教学过程中的沟通问题。关键词:沟通策略,航空英语
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度,其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性,吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域:人工智能机器翻译,特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明,学生越来越依赖机器翻译,特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据,以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致,这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验,还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明,学生对 GT 持积极态度,并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词:人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi,W.(2023 年)。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用:一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志,10 (4),689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录:收到日期:2023 年 7 月 31 日修订日期:2023 年 9 月 20 日接受日期:2023 年 10 月 4 日出版日期:2023 年 10 月 24 日许可:本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商:亚洲在线期刊出版集团
摘要 本研究调查了英语作为外语 (EFL) 学习者的观点、态度以及融入人工智能教学和学习的挑战。研究还研究了他们的想法和态度如何受到人口统计变量的影响。研究采用随机抽样方法,从沙特阿拉伯萨坦·本·阿卜杜勒-阿齐兹王子大学科学学院和工商管理学院不同级别课程的学生群体中选出了 258 名学生。研究者使用先前研究中的一些修改过的项目自行开发了一份问卷,以观察某些独立变量(例如学习水平、居住背景和父母的教育水平)如何影响因变量(例如学习者对人工智能学习和教学的看法、态度和挑战)。定量方法(描述性定量设计)显示,沙特英语作为外语的学生对人工智能学习持高度积极的看法和态度。然而,分析发现,许多学生认为实施人工智能学习具有挑战性。单因素方差分析显示,受访者的居住背景和父母教育程度没有显著差异。然而,受访者因学习水平或学习年份不同而存在很大差异。研究结果将帮助管理人员和课程教师使用人工智能技术克服挑战,为学生取得英语成就做好准备。关键词:人工智能技术、人口统计资料、学习水平/年份、父母的教育水平、积极的看法和态度、居住背景。引文 | Jamshed, M.、Alam, I.、Sultan, SA 和 Banu, S. (2024)。使用人工智能进行英语学习:沙特 EFL 学习者的观点、态度和挑战。教育与电子学习研究杂志,11 (1),135–141。 10.20448/jeelr.v11i1.5397 历史记录: 收到日期:2023 年 11 月 6 日 修订日期:2023 年 12 月 18 日 接受日期:2024 年 2 月 1 日 出版日期:2024 年 2 月 16 日 许可:本作品根据知识共享署名 4.0 许可证进行许可 出版商:亚洲在线期刊出版集团
摘要:由于技术集成工具的优势,它们在英语课堂上逐渐兴起,尤其是在过去的二十年里。在这方面,很少有研究衡量网络增强工具对提高语言技能的影响。然而,在伊拉克背景下,关于技术集成教学对高等教育阶段 EFL 学习者语法表现的影响的文献存在空白。鉴于此,本研究旨在探索 Web 2.0 工具导向教学对 40 名 EFL 学习者语法发展的影响,这些学习者通过系统抽样方法在 2023-2024 学年就读于伊拉克埃尔比勒一所私立大学的语言预科学校。这项研究持续了九个月,采用了混合方法研究设计的原则。对照组学生接受传统教学,而实验组学生的课程通过各种英语学习网站使用 Web 2.0 工具丰富。研究结果通过 SPSS 26 和 MAXQDA 进行分析,结果显示实验组学生的语法能力、内在动机、自信心以及学习英语的总体态度比对照组学生有显著提高。根据这些发现,本研究对于将 Web 2.0 工具整合到语法课程中具有一定的教学意义。Anahtar Sözcükler:
本研究旨在衡量人工智能应用程序在英语作为外语 (EFL) 课堂环境中的有效性。本实验研究中使用的 AI 应用程序是 Lyra 虚拟助手 (LVA),之所以选择它,是因为它可以帮助学生提高口语能力。LVA 之所以被选中,是因为它具有众多独特的功能,但使用简单、成本低廉,并且是 2018 年虚拟助手中排名最高的之一。本研究的样本是教育部推荐的中学,因为该校规定允许学生将手机带入课堂,并且根据考试结果,该校的英语口语能力一直较弱。本研究记录了来自两个不同七年级班级的 65 名学生,他们被分为实验组和对照组。研究方法采用准实验,包括前测和后测,重点关注口语技能的四个组成部分,即发音、语法、词汇和流利度。结果显示,使用 LVA 的实验组在后测中取得了显著的成绩(69.59),而使用传统教学方式的对照组(63.61)的成绩则要好得多。这意味着 LVA 是一款有效的 AI 应用,可以帮助 EFL 学生提高口语能力。
